환자 결과를 개선하고 임상 위험을 줄이기 위한 귀중한 의료 데이터를 활용

2020년 3월, 런던 Kings College Hospital은 코로나 19 바이러스로 인해 입원 환자가 급증했습니다. 그러나 팬데믹 초기에는 질병을 둘러싼 불확실성이 여전히 컸습니다. 임상의들은 그것을 무엇이라고 불러야 할지조차 확신하지 못했습니다. 일부 환자 기록에는 코로나바이러스(Coronavirus), 일부는 코비드(Covid), 일부는 이름의 다른 변형으로 언급되어 있어 링크를 연관시키는 것이 불가능하지는 않더라도 어렵습니다.

King’s College Hospital 신경과 교수이자 AI 및 데이터 임상 책임자인 James Teo 교수는 이렇게 말합니다. “환자 기록에 단어를 표현하는 방법이 너무 많아 바이러스에 감염된 사람 수, 아픈 정도, 어떤 치료를 받았는지 등 기본 정보를 추적하지 못할 위험이 있었습니다.”

영국에서는 수많은 의료 시스템에 저장된 여러 데이터 형식으로 구성된 전자 의료 기록의 느슨한 구조로 인해 문제가 복잡해졌습니다. 하지만 Teo 교수와 그의 팀은 준비가 되어 있었습니다. 2016년에 그들은 CogStack이라는 혁신적인 데이터 저장 및 분석 솔루션을 개발하고 출시했습니다. 간단히 말해서 CogStack은 여러 소스의 환자 정보를 단일 데이터 창고로 통합합니다. 자연어 처리(NLP) 및 인공 지능(AI)과 결합된 Elasticsearch 기반의 고급 검색 계층을 통해 임상의는 비정형 데이터에서 의미 있는 정보를 추출할 수 있습니다.

팬데믹이 시작될 때 이를 통해 병원은 환자 기록을 신속하게 검색하여 확인된 진단과 증상을 보이는 환자를 추적할 수 있었습니다. 결과는 다른 병원 및 의료기관과 공유돼 바이러스 확산에 더 잘 대비하고 국민들에게 정확한 정보를 제공할 수 있도록 했습니다.

코로나19 팬데믹은 CogStack이 영국 의료를 어떻게 변화시켰는지 보여주는 한 가지 예일 뿐입니다. 최근 몇 년 동안 임상의와 의료 기관이 임상 시험 모집, 인구 건강 관리, 임상 감사, 서비스 계획 및 임상 연구를 개선하는 데 도움을 주었습니다.

플랫폼의 성공으로 Guy’s and St Thomas’ Hospital, University College London Hospital, and South London and Maudsley Hospital 등 다른 병원에도 배포되었습니다. 이러한 핵심 사이트에서는 2억 건 이상의 임상 문서를 처리했습니다.

Elasticsearch는 임상의에게 널리 사용되는 검색 엔진만큼 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공하는 CogStack 솔루션의 중요한 구성 요소입니다. Teo 교수는 이렇게 말합니다. “처음에는 몇 가지 초기 개념 증명을 테스트하기 위해 오픈 소스 버전의 Elastic으로 시작했습니다. Elastic이 CogStack 검색을 위한 이상적인 솔루션이라는 것이 곧 분명해졌습니다." Elastic 팀과 긴밀하게 협력하면서 Teo 교수는 병원이 더 많은 의료 서비스 대상자의 요구 사항을 충족할 수 있도록 플랫폼을 확장할 수 있는 상용 버전을 배포했습니다.

King Health Partners 팀이 솔루션을 출시하는 과정을 지원하기 위해 Elastic 컨설턴트 팀이 현장에 있었습니다. “그들의 존재는 우리가 CogStack 플랫폼을 최대한 활용하기 위해 기능을 추가하고 Elastic의 기술을 사용자 정의하는 데 매우 중요했습니다.” Teo 교수는 이렇게 말합니다. "또한 데이터를 시각화하고 의사 결정을 지원하는 Kibana 대시보드 설정에도 도움이 되었습니다."

결정적으로, Elasticsearch는 컴퓨터가 인간과 거의 동일한 방식으로 텍스트와 음성을 이해할 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 한 분야인 자연어 처리를 지원합니다. “임상의들은 Elastic이 제공하는 CogStack을 사용하는 것을 정말 좋아합니다. 코딩이나 전문 데이터 기술을 사용하지 않고도 쓰고 말하는 방식으로 검색할 수 있습니다.” Teo 교수는 이렇게 말합니다.

인구 수준에서, 병원은 Elastic에서 제공하는 CogStack을 사용하여 환자 치료 추세를 파악하고 정신 건강 상태가 있는 환자를 추적하여 더 나은 서비스를 제공하기 위해 시스템을 사용하는 South London Maudsley 병원과 같이 의료 결과의 품질을 개선하고 있습니다. 경보는 또한 환자의 위험을 줄이는 데 도움이 되었습니다. "이상을 나타내는 테스트가 있는 경우 CogStack은 Elastic을 사용하여 의사에게 결과를 알리므로 의사는 환자의 요구에 적극적으로 대응할 수 있다"고 Teo 교수는 말합니다.

솔루션의 또 다른 강점은 다양성입니다. King's College Hospital의 명예 컨설턴트 신장 전문의이자 부교수인 Kate Bramham 박사는 Elastic과 함께 CogStack을 사용하여 신장 질환 및 치료에 대한 증거를 수집하고 있습니다. “우리 지역에는 매우 다양한 인구가 살고 있으며 조사해야 할 수십 년의 데이터가 있습니다. 과거에는 이 연구를 수행하는 데 너무 많은 시간과 비용이 소요되었습니다. CogStack으로 이를 수행할 수 있다는 것은 우리에게 획기적인 전환점이 되었습니다.”

이제 Bramham 박사와 그녀의 팀은 다양한 인종 그룹에 권장되는 치료법을 비교하면서 신장 기능과 처방 데이터를 추출할 수 있습니다. “환자의 상태에 따라 적절한 약을 처방해 부작용 위험을 최소화할 수 있다는 뜻입니다. 우리 작업의 결과가 임상 지침을 알리고 영국 전역과 전 세계적으로 관행을 바꾸는 데 도움이 되기를 바랍니다.”

CogStack과 Elastic의 또 다른 열렬한 옹호자는 Guy's and St. Thomas' NHS Foundation Trust의 컨설턴트 심장 전문의인 Stam Kapetanakis 박사입니다. Stam Kapetanakis 박사는 심부전 및 기타 합병증의 위험이 더 큰 암 치료를 받고 있는 환자를 모니터링하는 일 등을 담당하고 있습니다. “우리는 종양학과에서 의뢰된 환자 중 절반만 진료를 받고 있다는 점을 우려했습니다. 문제가 있다는 것을 알았지만 추가 장비와 직원을 신청할 정확한 데이터가 부족했습니다.”

CogStack 및 Elastic을 배포하기 전에는 수천 명의 환자에 속한 데이터를 선별하는 것이 불가능했습니다. "그러나 이제 우리는 관련 정보를 추출하고 모든 암 환자를 모니터링하기 위한 추가 자원에 대한 확실한 사례를 만들 수 있는 도구를 보유하게 되었습니다." 그는 이렇게 말합니다.

또한 병원은 의료 경보에 더 잘 대응할 수 있는 위치에 있습니다. 2018년에는 영국 의약품 및 의료 규제 기관(MHRA)은 발프로산나트륨 약물이 가임기 여성에게 위험할 수 있다는 메시지를 발표했습니다. 해당 약물을 복용 중이거나 이전에 해당 약물에 노출된 적이 있는 모든 여성을 식별하고 싶었습니다. 발프로산나트륨은 간질, 편두통, 우울증 등 다양한 질환을 치료하는 데 사용되기 때문에 이는 많은 병원에서 어려운 작업이었을 것입니다.

그러나 Teo 교수는 환자 기록, 진료소 편지, 병력을 검색하여 수천 명의 여성을 식별할 수 있었습니다. Teo 교수는 이렇게 말합니다. “우리는 해당 약물이 환자 기록에 등재될 수 있는 다양한 방법을 모두 확인했습니다. 이를 통해 우리는 발프로산나트륨을 복용하고 있는 모든 여성을 찾을 수 있었습니다."

미래를 내다보면서, Teo 교수는 영국 국민보건서비스(NHS) 전반에 걸쳐 CogStack과 Elastic이 더 폭넓게 적용되는 것을 볼 수 있습니다. 환자 수가 증가하고 인구가 노령화됨에 따라 플랫폼은 치료 경로 및 의료 결과의 효율성을 향상시키는 역할을 합니다.

Teo 교수는 이렇게 말합니다. “Elastic Stack이 단어 임베딩과 같은 다른 새로운 영역에 통합되어 유사성 검색은 물론 언어 AI 및 생성형 AI의 역할도 가능하게 된 것을 매우 기쁘게 생각합니다. 단어 간의 관계뿐만 아니라 환자에 대한 질병 및 위험의 관계를 탐구하기 시작하면 이는 확장될 것입니다.”

그는 또한 더 많은 병원과 더 넓은 NHS에서 Elastic을 사용하여 CogStack을 재현하고 확장할 수 있는 기회를 보고 있습니다. "영국의 의료 자원이 그 어느 때보다 큰 압박을 받고 있는 이 시기에, 우리는 CogStack과 Elastic이 진단 및 치료를 개선하고 대기 시간을 줄이는 데 중요한 역할을 할 수 있다고 믿습니다."

언어 AI를 사용하여 귀중한 의료 데이터를 잠금 해제하고 활용함으로써 CogStack과 Elastic은 환자 결과를 실질적으로 개선하고 임상 위험을 줄일 수 있는 길을 열어줍니다. CogStack과 Elastic은 데이터 분석, 머신 러닝, 예측 모델링과 같은 고급 기술을 활용하여 의료 서비스 제공자가 실행 가능한 인사이트를 얻고, 추세를 식별하며, 환자 치료에 직접적인 영향을 미치는 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 이러한 데이터 기반 접근 방식을 통해 의료 전문가는 맞춤형 치료를 제공하고 환자 안전을 강화하며 임상 위험을 사전에 완화할 수 있습니다.